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「UI自動テストツールとAI」〜AIを使った自動テストの「今」と「未来」〜
2017年6月23日に行われた、JaSST'17 Kansai の発表資料です。 http://jasst.jp/symposium/jasst17kansai.html
Software
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「UI自動テストツールとAI」〜AIを使った自動テストの「今」と「未来」〜
1.
「UI自動テストツールとAI」 〜AIを使った自動テストの「今」と「未来」〜 株式会社TRIDENT 伊藤望
2.
About Me p 伊藤
望 p 株式会社TRIDENT 代表取締役 n テスト自動化の支援を行うベンチャー p コミュニティ運営 n 日本Seleniumユーザーコミュニティ p 執筆
3.
今日のお話 1. AI技術を使った自動テストサービス 「Magic Pod」 2. Magic Podの仕組み 3.
Magic Pod自身のAIエンジンのテスト 4. AI自動テストの今後の可能性
4.
1. AI技術を使った自動テストサービス 「Magic Pod」
5.
定型的な作業は、 どんどん置き換えられていく 今、様々な仕事が AIに置き換えられつつある p 運転 p 翻訳 p
倉庫作業 p 記事執筆
6.
テストの領域における 定型作業
7.
主なテストの領域 テスト設計 テスト実行 AIでもっと効率よくなりそう! 主に非定型作業 単純作業・繰り返し作業が かなり多い
8.
AI技術を活用したテスト自動化
9.
Magic Pod p AIを活用した自動テストWebサービス n ディープラーニングなどの機械学習技術などを活用 n
現在はモバイルアプリ向けのみ p 旧「Magic Pot」から改名
10.
コンセプト動画 https://www.youtube.com/watch?v=f6SO9pZANas
11.
デモ (Yahoo!乗換案内) https://www.youtube.com/watch?v=f6SO9pZANas
12.
Magic Pod ニュースレター p Magic Podの情報を定期的にお知らせ
13.
2. Magic Podの仕組み
14.
p 2通りの方式がある 1. テスト実行時検索方式 n
画面キャプチャだけでテストを作成 2. テスト作成時検索方式 n もう少しシステム情報を活用した方式 n 画像解析が間違っていたら手直しできる n 実運用ではこちらをメインに使ってもらっている テスト作成・実行エンジンの仕組み
15.
1. テスト実行時検索方式
16.
1. テスト実行時検索方式 -テストを作成する- ①画像解析 ②選んでテスト作成
17.
1. テスト実行時検索方式 -テストを実行する- ③Appiumスクリプトに変換 ④コマンドラインから実行 ④CIで実行
18.
1. テスト実行時検索方式 -テストを実行する- ⑤実行時に再度画像解析 ⑥対応するAppium要素を取得 UIATextField[1] ⑦Appiumで実行
19.
1. テスト実行時検索方式 -テストを実行する- ⑤実行時に再度画像解析 ⑥対応するAppium要素を取得 UIATextField[1] ⑦Appiumで実行 「名前」入力エリア UIATextField[1] の対応はキャッシュし、 2回目からは高速に動作
20.
2. テスト作成時検索方式
21.
2. テスト作成時検索方式 -テストを作成する- ②画像解析& 対応する要素計算 ①Magic Pod Desktopで画像と UIツリー情報をアップロード
22.
2. テスト作成時検索方式 -テストを作成する- ③選んでテスト作成 テストスクリプト UIマップ ④実行前に UIマップを作成可能
23.
2. テスト作成時検索方式 -テストを作成する- テストスクリプト UIマップ • 画像解析で生成されたラベル • 人間が書き換えてもよい
24.
2. テスト作成時検索方式 -テストを実行する- ⑤そのままAppiumで実行
25.
3. Magic Pod自身のAIエンジンのテスト
26.
1. 人間のように賢そうなプログラムをAIと呼ぶケース 2. 機械学習を使ったプログラムを指すケース n
データを学習させる作業が発生 n 学習データによって挙動が変わる AIって何?
27.
p 学習データの一部をテストデータとして使い、正答率で エンジンの性能を測る (交差検証) p
機械学習エンジニアは、大抵このテストをしている 機械学習エンジンのテスト テストデータ ①学習させる エンジン 学習データ ②テストする ③正答率が低いとNG
28.
p 正答率の数字だけでは気づかないこともある p 例: 1.
学習データを増やした 2. その結果、正答率が96% => 98%にアップ 3. だが、これまで「ボタン」と認識できていた画像が認識できな くなった 機械学習エンジンのテスト
29.
p どう学習されたかは、人間にはブラックボックス n 意図せぬ結果が時々起きる p
学習ロジックの中に、ランダム処理がある(ことが多い) n 例:確率的勾配降下法:学習データの偏りをなくすため、毎回 データをランダムに選んで学習 n 「データもロジックも変えてないのに、学習し直したら結果が 変わった!」みたいなことが.. 原因
30.
p 正答率を見る + きちんと動作して欲しい基本テストケー スを自動テスト化 p
開発中もこまめにテスト Magic Pod開発ではどうしているか
31.
p 失敗することはあるか n わかりやすいアイコン等の識別は、通常失敗しない n
人間も判断に困るような際どいデータの判定は、学習ごとに 結果が変わりがち p 失敗した時の対策 n 対策1:間違えたデータを学習データに加える n 対策2:とりあえず再学習 n 対策3:諦める n 対策4:機械学習ロジック自体の改良 基本テストケースが失敗したら
32.
p 現状世の中で機械学習が使われているところ 1. 不安定さを許容できる処理 n
投稿写真のタグ付け n チャットボット n 商品のレコメンド 2. 人間より精度が良い処理 n 工場の不良品検出 n 病気の原因診断 そんな不安定で大丈夫か?
33.
p Magic Podは? n 不安定さを許容できる部分に機械学習を使っている n
画像解析結果は、間違えてもユーザーが直せる n テスト実行には、現状機械学習エンジンを使っていない p 自動運転は? n 画像認識の精度はすでに人間と同レベル? n センサーなど、非機械学習技術と併用? そんな不安定で大丈夫か?
34.
p不安定さを許容できる処理 p人間より精度が良い処理 機械学習は使い所が大事
35.
4. AI自動テストの今後の可能性
36.
人間向けの テストケースを理解したい
37.
現在のMagic Pod メールアドレスに「user@example.com」を入力 パスワードに「pass01」を入力 ログインボタンをクリック Input("id=mail", "user@example.com") Input("id=pass", "pass01") Click("loginbutton") 既存自動テストツールのコード 形式の決まった日本語の詳細ステップ
38.
Magic Podの最終目標 p 人間向けの手動テストケースをAIが理解し自動実行 user@example.com / pass01 でログイン user@example.com pass01
39.
Magic Podの最終目標 多くが「UI手動テスト」 1. Excel(など)でテストケース作成 2. 人間がUIからテスト実施 世界で毎年テストに 費やされている金額 15兆円
(推定)
40.
Magic Podの最終目標 多くが「UI手動テスト」 1. Excel(など)でテストケース作成 2. 人間がUIからテスト実施 世界で毎年テストに 費やされている金額 15兆円
(推定) この部分を置き換える
41.
実現するには user@example.com / pass01 でログイン メールアドレスに「user@example.com」を入力 パスワードに「pass01」を入力 ログインボタンをクリック Input("id=mail", "user@example.com") Input("id=pass", "pass01") Click("loginbutton") 行間を読んで自動展開 既存自動テストツールのコードに変換 大変そう できそう
42.
行間を読んで自動展開 - アイデア 1.
Magic Podで、共通関数機能を提供 メールアドレスに{user}を入力 パスワードに{pass}を入力 ログインボタンをクリック {user}/{pass}でログイン ユーザーが、好きな名前で 共通関数を作成できる
43.
行間を読んで自動展開 - アイデア 2.
共通関数名 → 処理名のビッグデータを 学習すれば、自動展開できるように! メールアドレスに{user}を入力 パスワードに{pass}を入力 ログインボタンをクリック {user}/{pass}でログイン
44.
行間を読んで自動展開 - アイデア 2.
共通関数名 → 処理名のビッグデータを 学習すれば、自動展開できるように! メールアドレスに{user}を入力 パスワードに{pass}を入力 ログインボタンをクリック {user}/{pass}でログイン
45.
テスト設計も自動化したい
46.
テスト設計の自動化 p 背後のデータモデルの推定など、複雑な論 理的思考が必要 p システム仕様の背後にある、暗黙の常識を 読み取る必要がある
47.
テスト設計の自動化 p効率化は、色々できる p完全自動化は当面無理では? n 自動化された時は、おそらくシステム開発の 仕事は全て自動化されている
48.
AIとQAの未来
49.
QAの仕事はどう変わっていくか pテスト実行などの定型的な仕事は、少しず つ減っていくのではないか pテスト設計などの、より創造性の必要なテ ストに注力できるはず
50.
QAの未来は pテストの中に単純作業があることが、QAの 地位や価値を下げている p 単純作業がなくなり、スキル(業務理解、ユー ザー理解、テスト技法、等)勝負の世界になれ ば、QAの地位はむしろ向上するはず!
51.
ご静聴ありがとうございました!